DataFrame获取每行最大值对应列名报错，求解决方案

错误原因 #

你用df.idxmax(axis=1)报错，是因为DataFrame里的目标列不是数值类型（比如是字符串格式的数字、或者包含非数值内容），idxmax依赖的argmax操作只支持数值型数据，所以触发了类型错误。

修复步骤 #

1. 将数据列转为数值类型 #

先把需要计算最大值的列转换成数值格式，用pd.to_numeric处理，遇到非数值内容可以强制转为NaN（后续可根据需求填充）：

# 假设除了第一列（比如姓名列）外，其他都是需要计算的列
target_cols = df.columns[1:]
df[target_cols] = df[target_cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

2. 重新计算每行最大值对应的列名 #

转换完成后，再执行idxmax即可：

df['Max'] = df[target_cols].idxmax(axis=1)

可选：处理NaN值 #

如果转换后出现NaN，可以用fillna填充（比如填充0），避免影响最大值计算：

df[target_cols] = df[target_cols].fillna(0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Unicorn